Pythonディスクに基づく辞書

Question

また一部の動的プログラムコード(う力決のCollatz予想=P）を使用した辞の長さのチェーンって計算します。明らかにでの出来事の記憶はいないのです。があるので簡単に一部の変異体の dict るページのパーツ自体をディスクの料金はどのようになりますか。には明らかに遅れをメモリ内の辞でもも食べれてしまう私のハードドライブスペースになりますが、この問題はないので不毛.

そのディスクに基づく辞書ですが、ここではデータベース、手動での実施を使sqlite3がらなかったこともあったスマートにやったのですべての要素をDBです---この300x遅くなります。

のスマートな方法を作成し、自分の設定のdicts、ひとつだけのメモリは、ページングしても効率的な役職員に周知徹底しているか。

Answer 1

ハッシュディスクは一般的に難しい課題に直面Berkeley DBう-くつかのオプションに記載され Pythonのデータ持続書類.できるフロントでメモリキャッシュがんに対する試験を実施ネイティブパフォーマンス;営業キャッシュシステムにも出てきても同じです。

Answer 2

第3回パ 故-パー-メッツの損失 モジュールも見てみます。この陳列棚ではdictオブジェクトがシンクロトロンを作り、種々の除去などのファイルSVN、S3)、オプションに圧縮したものでthreadsafe.このモジュール

from shove import Shove

mem_store = Shove()
file_store = Shove('file://mystore')

file_store['key'] = value

Answer 3

前面した問題このように、無事に卒業できた私は、しばらく使SQLiteはdict、あなたのパフォーマンス向上。その性能が増加した少なくとも一部のデータベースのインデックスの能力;によってはアルゴリズムYMMV.

薄いラッパーはSQLite問合せ __getitem__ や __setitem__ トなどのコードを書き出します。

Answer 4

の 陳列棚 モジュールがかで、簡単なテストです。代わりに：

self.lengths = {}

：

import shelve
self.lengths = shelve.open('lengths.shelf')

に獲れるキーの棚には必ず文字列にしてくださいがありますので，そこでしっかり交換

self.lengths[indx]

と

self.lengths[str(indx)]

(私と鍵での整数、コメントをチャールズヤーのポスト)

が内蔵キャッシュメモリのだが、営業システムがいません。

実際に、それだけではないかtrue:を渡すことができ、引数'writeback=True'に関す。の趣旨ことを確保存リストなどで変更可能なものを表示しないようにした。では、側面の効果は、全体の辞書キャッシュメモリ.この問題を引き起こすらない:-)]

Answer 5

ちょこっとガマン、ちょこっったものは大きかったんでしょうねうに 陳列棚のモジュール いと考えている。

Answer 6

ったと思いま陳列棚には遅すぎるというハック独自の辞書を使用sqlite.

もっこっ

http://sebsauvage.net/python/snyppets/index.html#dbdict

そうでな写効率（sebsauvageはなかなか良いメリカ-サンフランシスコ).みんなでひ体験してみてください。

Answer 7

読の質問の回答の質問からGvR;) 並百万円32ビット整数で2MBのメモリを使用Python

Answer 8

してのサービスをご利用いただけ超えると、時間があれば一部のヒューリスティックを知る最も可能性の高い項目を取得することもできますので、忘れずに指のようにチャールズ述の通り.

Answer 9

しようとしなかったのでまだ ハムスター DB なるなど有望な成長産業は、Pythonインタフェース。